⑥⑦
⑧⑨⑩❶❷ ❸❹ ❺
⑨ ❻ ❼
⑨ ❽❾❿ ❾
❻ ❾
⑩ ❿
❶❹⑨❷ ❹ ❸ ⑩
❿ ❶
❿ ❹⑨
➀ ❺❾➁ ❾
❾❺ ❽ ❶❷
❾❿ ❶
❶ ❻
❶ ➂ ➃
❾ ❶❹ ❸➄
➅➆ ➇⑨⑩
❾ ❻
➈❷ ❾
❹ ➉
❸ ❻
❾ ❷
➊➋➌ ❶
❽ ⑨
➂ ❺
⑨⑩ ❾
❻ ➈❷
❾ ❹
❽ ❸
❻ ❾
❷ ❹⑨⑩
❿ ⑨
➌ ❸❹
➁ ❶❶
❻ ❿ ❹
❾❽❽ ❺❾➁ ❾
➍➎➏ ➐➑➒ ❾
❻ ➁ ⑩
➋ ❶
➁ ➃
❾❻ ➈
➀ ⑨
➀ ❶
❽ ❶❷❶
❷ ❾➀
⑨⑩ ❾
➆ ➓➆
➔ ➎ ➏
➐ ➑➒
→➣ ↔↕ ➙ →➎ ↔➒
,
❿ ⑨
➌ ❾
➈ ❾
❶ ❾❽❾
❹ ❸
❻ ❹ ❸❷
➀ ⑨
❻ ➁
⑨ ❹⑨❷ ❿
❶ ➈
❾➀ ➌
❾ ⑩
❺❾➁ ❾ ❷
❾➀ ⑨⑩
❾ ❷⑨❹❶❷
❾ ➁
❶ ❾
⑩ ❾
➛❷ ❾
❻ ❷⑨
➀ ❾ ⑩❷ ⑨⑩
⑥➆ ➜
➀❾ ➈ ⑨
➝ ❾
⑩ ➈⑨❹ ➞
➀ ❾ ⑩❷ ⑨⑩
➋➌ ❼ ⑨❷ ➟
,
➀ ⑨⑩ ❸
❺❾ ❷
❾ ❻
❹ ❾
⑩ ➈⑨❹ ➈
❾➀ ➌
❾ ⑩
❾ ❹
❾ ❸
➋ ➌
❼ ⑨❷
➃ ❾
❻ ➈
❾ ❷
❾ ❻
➁ ❶
➁ ⑨❹⑨❷
❿ ❶
➋ ❽ ⑨➛
❿ ❶
❿ ❹⑨
➀ ➆
➠➆ ➇⑨
❻ ➁ ⑨❹⑨❷
❿ ❶
❾ ❻
➊❾ ⑩ ❷⑨⑩
,
❺ ⑩
➋ ❿ ⑨
❿ ➀
⑨ ❻
➈⑨ ❻
❾❽ ❶
❷⑨ ➌
⑨⑩ ❾➁ ❾❾
❻ ❺➋ ❽❾
➁ ❾ ⑩❶
➛ ❾❿
❶ ❽
➈ ❾➀➌
❾ ⑩
➃ ❾
❻ ➈
❹⑨ ❽❾
➛ ➁
❶❹ ❾
❻ ➈❷
❾❺ ➋❽
⑨ ➛ ❷
❾➀ ⑨⑩
❾ ❺❾➁ ❾
➈ ❾➀➌ ❾
⑩ ❾
❹ ❾
❸ ➡ ➋
❹ ➋
➃ ❾
❻ ➈
❻ ❾ ❻
❹❶ ❻
➃ ❾
❾ ❷
❾ ❻
➁ ❶
❼❾➁ ❶❷
❾ ❻
➎➏ ➢
➒ ➤➥
➥ ➦ ➣
➤ ➧ ➒
➦ ➆
➨ ⑨❹⑨
❽❾ ➛
❶❹ ❸ ➁
❶ ❽❾
❷ ❸❷ ❾❻
❺ ⑨
❻ ➈⑨
❻ ❾❽❾
❻ ❺➋ ❽❾
➁ ⑨
❻ ➈
❾ ❻
➀ ⑨
❻ ➈⑨
❻ ❾❽
❷ ❾
❻ ❺➋ ❽❾
➈ ❾➀
➌ ❾
⑩ ➃
❾ ❻
➈ ❻
❾ ❻
❹❶ ❻
➃ ❾
❾ ❷
❾ ❻
➁ ❶
❼❾➁ ❶❷
❾ ❻
➍ ➣
➦ ➧ ➒
➦ ➑➒
➩ ➩ ➁
⑨ ❻
➈ ❾
❻ ➁❾
❹ ❾
➃ ❾
❻ ➈
❾➁❾ ❺ ❾➁ ❾
❿ ❶
❿ ❹⑨
➀
,
❷ ⑨ ➀
❸ ➁
❶ ❾
❻ ➁
❶ ❽❾
❷ ❸
❷ ❾
❻ ❺
⑨ ❻ ➁
⑨❹⑨❷ ❿
❶ ❾
❻ ➁❾
❻ ❺
⑨ ❻
➃⑨ ❿
❸ ❾
❶ ❾
❻ ❺➋ ❽❾
❸ ❻
❹ ❸ ❷
➀ ⑨
❻ ⑨
❻ ❹ ❸❷
❾ ❻
➋ ➌
❼ ⑨❷
➀ ❾ ⑩❷ ⑨⑩
➫➭ ➁❾❺ ❾
❹ ➀
⑨ ❻
➈⑨ ❽
❸ ❾
⑩❷ ❾
❻ ❶
❻➡ ➋ ⑩
➀ ❾❿ ❶
❾ ❹
❾ ❸
❹❶ ➁ ❾
❷➆ ➯➆
➜ ❻➡
➋ ⑩
➀❾❿ ❶
❺❾➁ ❾ ➈
❾➀ ➌
❾ ⑩
➞ ➋
➌ ❼
⑨❷➟ ➂
❶ ❻➡
➋ ⑩
➀ ❾❿ ❶
➃ ❾
❻ ➈
❾ ❷
❾ ❻
➀ ❸
❻ ➲❸
❽ ❺❾➁ ❾
❽❾ ➃
❾ ⑩
→ ➣
↔ ↕
➙→ ➎↔ ➒ ❷ ⑨❹
❶❷ ❾
❹⑨⑩ ➁
⑨❹⑨❷ ❿
❶ ➋❽
⑨➛ ❿
❶ ❿
❹⑨ ➀
➆ ➳
➆ ➵➤ ➦
➒➒↔
,
❶ ❻ ➡ ➋
⑩ ➀❾❿
❶ ➃
❾ ❻
➈ ➀
❸ ❻
➲❸ ❽
❾ ❷
❾ ❻
➁ ❶❹
❾➀ ❺ ❶
❽ ❷
❾ ❻
➁ ❶
❽❾ ➃
❾ ⑩
→ ➣
↔ ↕
➙→ ➎↔ ➒ ❾
❹ ❾
❸ ➀➋❻
❶❹ ➋
⑩ ❽❾❺
❹ ➋❺
➆
3.1.4 Analisis Alur Sistem Pada A
➸➺➻ ➼➽➾➼➚ ➪ ➼
➶ ➹➘➾ ➴
AR
➫ ❻ ❾❽
❶ ❿
❶ ❿
❾❽ ❸
⑩ ❿
❶ ❿
❹⑨ ➀
➀ ⑨⑩ ❸
❺❾ ❷
❾ ❻
❾ ❻
❾❽ ❶
❿ ❶
❿ ➃
❾ ❻
➈ ➀
⑨ ❻
➁ ⑨
❿ ❷ ⑩❶
❺❿ ❶❷
❾ ❻
➌ ❾
➈ ❾
❶ ➀❾
❻ ❾
❺ ⑩
➋ ❿ ⑨
❿ ❾❽
❸⑩ ❿
❶ ❿
❹⑨ ➀
❺❾➁ ❾ ➣ ➷ ➬ ➍➒↔
➥ ➒
↕ ➦
➒ ➣ ➑➐
➥
y
➀ ❸
❽❾ ❶
➁❾ ⑩ ❶
❶ ❻
❶ ❿
❶ ❾❽
❶ ❿ ❾❿
❶ ➂ ➥ ➦
➣ ➤ ➧
➐↔ ➬ ➎
➏ ➢
➒ ➧
➛ ❶ ❻
➈ ➈ ❾
❺ ⑩
➋❿ ⑨
❿ ⑩ ⑨
❻ ➁ ⑨⑩❶
❻ ➈
➋➌ ❼ ⑨❷ ➆
➨ ⑨ ➲
❾ ⑩
❾ ❸
➀ ❸
➀❻ ➃
❾ ❹
❾ ➛
❾❺ ❾ ❻
❺ ⑨⑩
❾ ❻
➲ ❾
❻ ➈
❾ ❻
❶ ❻
❶ ❾➁ ❾
❹❶➈ ❾
➌ ❾
➈❶ ❾
❻ ❸
❹ ❾➀ ❾
➂ ➁
❶ ❾
❻ ❹
❾ ⑩
❾ ❻
➃ ❾
➄
Gambar 3.3 Alur Sistem AR
INISIALISASI TRACKING OBJEK
RENDERING OBJEK
➮➱
3.1.4.1 Inisialisasi Marker
✃ ❐❒❐
❮ ❐ ❰❐Ï
ÐÑÐ ❒ Ð ❮
Ò Ñ
❮ Ó Ô❐Ñ
ÕÖ × ØÙ× Ú❐Ñ Û
❐ Ô❐Ñ ❒ Ð Û
Ó Ñ❐ Ô❐Ñ Ü Ý
Ó Þ ß Òà ÐÑ ÏÓ
❮ á
Ð❒ Ò â
ÑÚ❐ Ü
❒ ❐Ñ â
ß ã
ÒÔ Ú❐Ñ
Û ❐ Ô❐Ñ
❒ Ð Û Ó Ñ❐ Ô❐Ñ
ß ❐Ð Ô
ß Òà Ó Ï❐
â ß
ã ÒÔ
❮ÒÔÝ Ü Ý
Ó ❐ à ❐
Þ❐Ó ÏÓ Ñ á
Ð❒ Ò âä
✃ ❐❒❐
ß❐ Û Ð❐Ñ
ÐÑÐÝ Ð❐ å
ÐÝ ❐Ý Ð Ð
Ñ Ð Ü ❐Ï
å Ð Ô❐Ý
Ð ÐÑ Ð
❐ Ô ❐Ñ
❒Ð ❰Ó ßÓÑ ÛÔ
❐Ñ ❒
Ò Ñ Û❐Ñ
❮ ❐Þ ÏÐ
å ❐Ñ
Ô❐Þ Òà ❐
ÓÑ ❮
Ó Ô Þ Ò
Þ Ó å
❐Ð Ï à
â Ý Ò
Ý Ï Ò
Ñ ❒ Ò❮ÒÔÝ Ð❐Ñ Þ❐ àÔ Òà
ä æ
Ò ÞÓ ❒Ð❐Ñ
Ý ÐÝ ❮Ò Þ
❐ Ô ❐Ñ
Þ Ò
å ❐ Ô
Ó Ô
❐Ñ ÐÑÐÝ Ð❐
å ÐÝ
❐Ý Ð á
❐ à Ð❐ ßÒ
å ❐
ç ❐
å Ú❐Ñ
Û ❒ÐÏ ❐ Ô❐Ð
ÓÑ ❮
Ó Ô Þ Ò
Ñ❐Þ ÏÓ Ñ Û Ý ÒÞ Ò
Ñ ❮
❐ à ❐
Þ ❐ àÔÒà Ü Ý ❮
❐ ❮ ÓÝ
Ï Ò
Ñ ÛÒèÒÔ❐Ñ
Ü Ý Òà❮
❐ á
❐ à Ð❐ ß Ò
å ÐÑ é
â àÞ❐Ý Ð
Ú❐Ñ Û
❐ Ô ❐Ñ
❒ Ð ❮ ❐ÞÏ Ð
å Ô
❐Ñ ä
3.1.4.1.1 Proses Pembentukan Marker
ê ❐ àÔ Òà
❒Ð ÛÓÑ ❐ Ô ❐Ñ
Ý Òß❐ Û ❐Ð
Ï Ò Ñ ❐Ñ❒ ❐
Ý Òß Ó ❐ ❰
Ï âå
❐ Ú❐Ñ
Û ❮
Òà ÒÔ ❐Þ
❒ ❐ å
❐Þ Ý Òß
Ó ❐ ❰ Ô❐Þ
Òà ❐
× Ù Ö
ë
-
ìí Õ Ù
ä ê
❐ à ÔÒà ß
Ð❐Ý ❐Ñ Ú❐ Ð❒
Ò Ñ ❮
Ð Ô ❒ Ò
Ñ Û
❐Ñ Ð
å ÓÝ ❮à
❐Ý Ð ❰Ð ❮
❐Þ ❒ ❐Ñ
Ï Ó ❮ Ð ❰
❒ ❐ å
❐Þ Ý ÒßÓ❐ ❰
Ï Òà
Ý ÒÛ Ð
❒ Ò Ñ
Û ❐Ñ
ß ❐ ❮
❐Ý ❰Ð ❮
❐Þ ❮Òß❐
å ❒❐Ñ
å ❐ ❮
❐ à ß Ò
å ❐ Ô
❐Ñ Û
Ï Ó ❮ Ð ❰
.
✃Ò Ñ ❐Ñ❒ ❐
❒Ð å
❐ ÔÓ Ô❐Ñ ❒
Ò Ñ
Û ❐Ñ
è ❐ à
❐ Þ ❐ àÔÒ à
å Ò
Ý Ý Ü ❒ÐÞ ❐Ñ❐
ì ×
Ö î
Ø í ïð
ã Ò
Ñ ÐÝ ÐÑÐ
Þ Ò
Ñ Û Û ÓÑ ❐ Ô❐Ñ
â ß
ã ÒÔ
Û❐Þ ß❐ à Ý Òß❐ Û
❐Ð Þ❐
àÔÒàÑÚ❐ ä
✃ à â
Ý Ò Ý
ì ×
Ö î
Ø í ï
ð ÐÑÐ
Þ Ò Ñ
ÛÛÓÑ ❐ Ô ❐Ñ
❮ÒÔÝ ❮ Ó
à Û❐Þ ß❐ à
ñ ßÒà Ô ❐Ý
ã Ò
Ñ ÐÝ Û
❐Þ ß❐ àò Ú❐Ñ
Û ❒ ÐÝ ÐÞÏ ❐Ñ
❒ ❐ å
❐Þ ë
í ó ×
Ö ×
ô õö ÷ø ×
í Ö
Ý Òß ❐
Û ❐Ð
Ý ÓÞ ßÒà
àÒ é Òà Ò
ÑÝ ÐÑ Ú❐ Ü ❒ ❐Ñ
Þ Ò
Þ ß❐Ñ❒ ÐÑ Û Ô ❐Ñ
❮ÒÔ Ý ❮
Ó à
Ú❐ Ñ Û ❮Òà ❮
❐Ñ Û Ô ❐Ï
âå Ò❰
Ô❐Þ Òà ❐
❒ ÒÑ Û ❐Ñ
❮ÒÔÝ ❮ Ó
à Û
❐Þ ß
❐ à Ú❐Ñ
Û ❐❒ ❐
❒ ÐÝ ÐÝ ❮Ò
Þ Þ❐ àÔ Òà
Ñ Ú❐ ä
ù ❐
å ❐Þ
Ï Òà
❐ Ñ è ❐Ñ
Û ❐Ñ
❐Ï å
Ð Ô ❐Ý Ð
❒ Ò
Ñ Û❐Ñ ❮ÒÔ
Ñ âåâ
ÛÐ úû
Ü Þ
Ò Ñ Û Û
❐ ßÓÑ ÛÔ❐Ñ
â ß
ã ÒÔ
á Ð à❮
Ó ❐ å
❒ Ò
Ñ Û❐Ñ â
ß ã
ÒÔ Ñ Ú❐ ❮
❐ Ü ❒ ❐
å ❐Þ
❰ ❐
å ÐÑ Ð
â ß
ã ÒÔ
á Ð à❮Ó❐
å ßÒàÓÏ ❐
â ß
ã ÒÔ
❮ Ò
ü ❮
❒❐Ñ á
Ð❒ Ò
â Ý Òà❮
❐ â
ß ã
ÒÔ Ñ Ú ❐ ❮
❐Ñ Ú❐ ß Òà
Ó Ï❐ Û❐Þ ß❐ à
❒ Ò
Ñ Û
❐Ñ Ï
âå ❐
❮Òà ❮Ò Ñ ❮
Ó ñ
Þ❐ à ÔÒà å
Ò Ý
Ý ò ä
Gambar 3.4 Rancang Bangun Markerless
ú❒ ❐ÏÓ Ñ Ï
à â
Ý Ò Ý
Ï Ò Þ
ßÒ Ñ
❮ Ó Ô❐Ñ
í ÕÖ
ð Ù
ì Ö ×
ð Ù
ì ❐❒ ❐
å ❐ ❰
Ý Òß❐ Û ❐Ð
ßÒàÐ Ô Ó
❮ ý
Gambar Marker Objek Convert ke vuforia
Unity.package
Gambar 3.5 Proses Pembentukan Marker
þÿ
✁✂ ✁ ✄
☎ ✄ ✆✝✞
✟✠ ✡ ☛ ☞✡
✌ ☞ ✍ ✍
☎ ✎
☎ ✆☎
✂ ✁ ✏
✑✝ ✒✓✔ ✁✂✁✎
✕ ✁
✞ ✁
✒✏✝ ✒ ✕
✁✎ ✖
☎ ✂
✝ ✎
✆☎✏ ✂
✝ ✎
✖ ✁✎
✂ ✁ ✝ ✒
✁ ✗
✏ ✘✆ ✁
✏ ✗☎✆
✁ ✞
✑ ✔✆☎✗ ✎ ✁
✞ ✔ ✎
✆ ✁
✒✖ ✝✆
✞ ✁
✒ ✏ ✝ ✒
✂ ✁ ✑
✁ ✆
✙✝ ✒✔ ✑
✁ ✘ ✙✚
✝✏ ✓
✁✎ ✖✄ ✔
✎ ✖
✁ ✆
✁ ✔
✖ ✁
✞ ✙ ✁
✒ ✛
I
✟✠ ✜ ☞ ✢
✠ ✡ ✜☞✢
✂✁ ✒
☎ ✄
✝ ✙ ✔ ✁
✗ ✖
✁ ✞ ✙
✁ ✒
✕ ✁✎
✖ ✁
✏ ✁✎
✂ ☎ ✚
✁✂ ☎✏
✁✎ ✆
✁ ✒ ✖
✝✆ ✞
✁ ✒
✏ ✝ ✒ ✄
✝ ✙ ✁
✖ ✁
☎ ✑✝
✎ ✖✝
✎✁ ✓
✁✎ ✑ ✘ ✓
✁ ✑
✁✂ ✁ ✣✤ ✥✦ ✡
✧✠ ✁
✏ ✁✎
✂ ☎✏✝
✎ ✁ ✓
☎ ✂✁ ✎
✂ ☎
✂ ✝✆✝✏ ✄
☎ ✏ ✝ ✙
✝ ✒ ✁✂✁✁✎
✑ ✘✓
✁✎ ✕
✁ ✛
✒✘ ✄ ✝ ✄
✑✝✞ ✙✔
✁ ✆
✁✎ ✧✟✠ ✜ ☞
✢ ✠
✡ ✜☞✢ ✂
☎ ✓ ✁
✏ ✔
✏ ✁✎
✂ ✝
✎ ✖
✁✎ ✞ ✝
✎ ✖✔✑ ✓✘
✁✂ ✖
✁ ✞ ✙
✁ ✒
✑ ✁✂✁
★ ✝ ✙
✩ ✔
✪ ✘✒☎
✁ ✫ ★★★
✛ ✂
✝ ✩
✝ ✓✘ ✑ ✝ ✒
✛✩ ✔
✪ ✘✒
☎ ✁
✛ ✬ ✘
✞ ✭
✄ ✝ ✙
✁ ✖
✁ ☎
✑✝ ✎
✕ ✝
✂ ☎
✁ ✪ ✁
✄ ☎ ✓
☎✆ ✁
✄ ✔
✎ ✆ ✔✏
✞ ✝ ✎
✖ ✗
✁ ✄
☎ ✓ ✏
✁✎ ✢
✠ ✡
✜ ☞✢
.
✮ ✠
✯ ☛✠
✜☞ ✛
✰✝✆✝ ✓ ✁
✗ ✖
✁ ✞ ✙
✁ ✒
✂ ☎ ✱ ✯
✦ ✲
✣ ☞✡ ✢
✞✝ ✎
✖ ✗
✁ ✄
☎ ✓ ✏
✁✎ ✪
☎ ✓ ✝
✂ ✝
✎ ✖
✁✎ ✪
✘✒✞ ✁
✆ ✛
✑ ✁
✬ ✏
✁ ✖
✝ ✛
✳ ☎ ✓
✝ ☎
✎ ☎
✎✁✎ ✆☎
✎ ✕
✁ ✁
✏ ✁✎
✂ ☎ ✚
✁✂ ☎✏
✁✎ ✞
✁ ✄ ✔
✏ ✁✎
✑ ✁✂ ✁
✄ ☎ ✄
✆✝✞ ✔
✎ ✆ ✔✏
✞✝ ✎ ✂
✝✆✝✏ ✄
☎ ✖
✁ ✞
✙ ✁
✒ ✕
✁ ✎ ✖
✁ ✏
✁✎ ✂
☎✚ ✁✂
☎✏ ✁✎
✟✠ ✡ ☛ ☞✡
✛ ✘✓
✁ ✆
✁ ✒✖
✝✆ ✞☎
✎ ☎✞
✁ ✓
✗ ✁
✒✔ ✄ ✞ ✝✞☎ ✓
☎✏ ☎ ✓
✝ ✙ ✁
✒ ✴✴ ✵
✑☎ ✶✝ ✓ ✂✁✎
✪ ✘ ✒
✞ ✁
✆ ✖
✁ ✞
✙ ✁
✒ ✕
✁✎ ✖
✂ ☎✏ ☎ ✒
☎✞✏ ✁✎
✙ ✝ ✒✔✑
✁ ✛
✚ ✑
✖ ✛
Gambar 3.6 Contoh Marker Gambar Monumen
3.1.4.1.2 Input Data Marker Objek
✷ ✁
✆ ✁
✕ ✁✎
✖ ✁
✏ ✁✎
✂ ☎✞
✁ ✄ ✔✏
✁✎ ✏ ✝
✂✁ ✓
✁ ✞
✄ ☎ ✄
✆✝✞ ✌✧
✸ ✡
✠ ✡ ✹
✣✤ ✥ ✦✡ ✧✠
✙✝ ✒✔ ✑
✁ ✖
✁ ✞ ✙
✁ ✒
✺ ✆✝✏ ✄
✺ ✂✁✎
✩ ☎
✂ ✝ ✘
✛ ✻
✔ ✪
✘ ✒ ☎
✁ ✞✝
✎ ✕
✝ ✂
☎ ✁
✏ ✁✎
✪ ✁ ✄
☎ ✓ ☎✆
✁ ✄
✔ ✎
✆ ✔ ✏
✞ ✝ ✎
✖ ✱ ✯ ✦
✲ ✣ ☞✡ ✢
✖ ✁
✞ ✙ ✁
✒ ✞✝
✎ ✚
✁✂ ☎
✞ ✁
✒ ✏ ✝ ✒
✫ ✼✼ ✼
.
✽ ☞ ✣ ☞
✌ ✦ ✮
☞✡ ✾ ✣✤ ✥ ✦✡
✧✠
.
✯ ✦✟✭✛
✿✁ ✄
☎ ✓ ✘✙ ✚
✝✏ ✕
✁✎ ✖
✆✝ ✓ ✁
✗ ✂
☎✱ ✯
✦ ✲
✣ ☞✡ ✢ ✏ ✝
✣✤ ✥✦ ✡ ✧✠
✙ ✝ ✒✔✑
✁ ✪
☎ ✓ ✝
✛ ✔
✎ ☎✆ ✕
✑ ✁
✬ ✏
✁ ✖
✝ ✛
✳ ☎ ✓
✝ ☎
✎ ☎
✎ ✁✎ ✆☎
✎ ✕
✁ ✁
✏ ✁✎
✂ ☎✞
✁ ✄ ✔✏
✁✎ ✏✝
✄ ☎ ✄
✆✝✞ ✄
✝ ✙ ✁
✖ ✁
☎ ☎
✎ ☎ ✄
☎ ✁
✓ ☎ ✄
✁ ✄
☎ ☎✞
✁ ✖✝
✆ ✁
✒ ✖ ✝✆
✆✝ ✒ ✗
✁✂ ✁ ✑
✘ ✙ ✚ ✝✏
✛
❀❁
3.1.4.2
❂❃ ❄ ❅❆❇❈❉
Marker
❊ ❋ ●❍ ■
❍ ❏❑ ▲▼◆❖P ◗
❘❙❚❯❱ ❲❱ ❯❳ ❘ ■
❳ ❨❯❳ ❩ ■
❳ ❨ ■ ❳ ❯❚❙
❬ ● ❚❯
❬ ❯❘ ❯
❨❯❩ ❭❯❋ ❪
❯❳ ❨ ❘ ❙❫❯❳❨❱ ❯ ❬
❴❘❙❫ ■ ❋ ❙❩❯ ❵
●❚ ■ ❛
❍ ■ ❳ ❍ ●
❋ ❱ ❯❩
■ ❋❯❜
❝❖❞❑ ▲ ❑ ❡
❢❣ ❤✐❑ ❖ ▲
❍ ■❭ ❯❨ ❯❙
❏ ✐✐❥ ❬■
❳ ❘ ❲❱ ❲❳❨ ❦❧♠♥♦
❩ ■ ❩ ❙❚❙❱❙
❱ ■
❩❯❩ ❬❲❯❳
❲❳❫ ❲❱ ❩
■ ❳❘
■ ❫ ■
❱❍ ❙ ❨❯❩
❭ ❯❋
❩ ■ ❳ ❨❨
❲ ❳ ❯❱❯❳
❱❯❩ ■
❋❯ ❍ ❫❯❳❘ ❯❋❜
♠ ❳
♣ ●❋❩ ❯❍
❙ ❬ ●
❍ ❙❍ ❙
❪ ❯❳ ❨
❘ ❙❘❯ ❬❯❫❱❯❳ ❯❱❯❳
❘ ❙ ❬ ■ ❋❨ ❲❳❯❱ ❯❳
❲❳❫ ❲❱ ❩ ■
❳ ■
❩ ❬
❯❫❱ ❯❳ ● ❭
q ■
❱ ❱
■ ❘❯❚❯❩
❬ ● ❍ ❙❍ ❙
❨ ❯❩ ❭❯❋ ❴
r ▲
❑ ◆ s
❑ ❥ s
t t ❵
❜ ✉
■ ❫
■ ❚❯❛
❬●❚❯ ❨ ❯❩ ❭❯❋
❘❙❱ ■ ❳ ❯❚❙
❘❯❳ ❫ ■
❋❘ ■
❫ ■ ❱❍ ❙
❩ ❯❱❯ ❯❱❯❳
❫❯❩ ❬
❙❚ ❙❳
♣ ●❋❩❯❍ ❙
❘ ❙❚❯ ❪ ❯❋
❫ ■ ❚ ■❬●❳
❍ ■ ❚ ❲❚ ■
❋ ❯❳ ❘❋
● ❙❘ ❜
3.1.4.2.1 Proses Pengenalan Pola
✈ ❄
✇✇① ❃
❈ ② ①
❅ ③
❉ ❈❇ ✇
❇ ③
❈ ④
■ ❋ ❙❱ ❲❫
❬ ❋
● ❍ ■
❍ ❬■
❳ ❨ ■ ❳ ❯❚❯❳
❬ ● ❚❯
❬❯❘ ❯ ❤
s ▲
❏❣ ❑ s
❨ ❯❩ ❭❯❋ ❱
■ ❫❙❱❯
❘ ❙❚❯❱ ❲❱❯❳ ❏❑ ▲
▼◆❖P ◗
❩❯❋❱ ■
❋ ⑤
⑥ ❜
⑦ ■
❳❨ ❯❩ ❭❙❚ ❨❯❩
❭ ❯❋
❘❯ ❋❙ ❱ ❯❩ ■
❋❯ ❴ ❬ ■
❩ ■ ❋ ●❚ ■
❛ ❯❳ ❘ ❯❫❯ ❵
⑦ ■
❳❘ ❯ ❬ ❯❫❱ ❯❳
❩ ❯❍ ❲ ❱ ❯❳
❨❯❩ ❭❯❋
❘❯❋ ❙ ❍ ■❭ ❲
❯❛ ❱❯❩
■ ❋❯
⑧ ▲P ⑨⑩⑧ ✐
P s
❯❘❯ ❚❯❛ ❚❯❳❨❱ ❯❛
❯ ❶ ❯❚
❪ ❯❳ ❨
❛❯❋ ❲❍ ❘ ❙❚❯❱ ❲❱❯❳ ❷
❍ ■❬ ■ ❋❫❙
❪ ❯❳ ❨
❘❙❫ ❲❳ q
❲❱❯❳ ❨❯❩
❭ ❯❋
❘ ❙ ❭ ❯ ❶
❯❛ ❙❳❙❜
✉ ❙❍ ❫ ■
❩ ❩ ■
❳❨ ●
❚❯❛ ❘ ❯❳
❩ ■
❳❨ ❯❳❯❚❙❍ ❙❍ ♣
❋ ❯❩ ■ ❬ ■
❋ ♣
❋❯❩ ■ ❸❙❘ ■●
❪ ❯❳ ❨
❘❙ ❹
❍ ❫❋
■ ❯❩❙❳ ❨
❍ ■❺ ❯❋ ❯
❑ s
▲ ❥
-
❏❖ r s
❘ ❯❳ ❛❯❍ ❙❚❳
❪ ❯
❭ ■ ❋ ❲ ❬
❯ ❺
❙❫❋ ❯ ❘ ❙❨❙❫❯❚
❪ ❯❳❨
❯❱ ❯❳ ❘❙❨ ❲❳❯❱ ❯❳
❲ ❳ ❫ ❲
❱ ❫❯❛ ❯ ❬
❭ ■ ❋❙❱
❲ ❫❳
❪ ❯❜
Gambar 3.7 Sistem Koordinat Lingkungan AR
❻❼
Gambar 3.8 Mengambil gambar dari kamera
❽ ❾❿ ➀➁➂ ➃➄➅➁❿
➀➁➂ ➃➁ ➆
➇ ➁❿
➀ ➈
➄ ➉
❾ ➆
➄➂➁ ➈
➁ ➆
➄ ➊
❾➂ ➃
➁ ➋
➁➁❿ ➌
➁➂❾ ➆
➁ ➍
❾➅➁❿ ➎➏ ➉
❿ ➇
➁ ➁
➌ ➁❿
➈ ➄➅➁
➌ ➏
➌ ➁❿
➊ ➆ ➐
➍ ❾
➍ ➃➄❿➁
➆ ➄
➍ ➁
➍ ➄
➑ ➒ ➓ ➔ →➣ ↔
➔ ↕➙➛➜ ➌
❾➂ ➏➈
➄➁❿ ❿➄➅➁➄
➝➞ ➓ ➙ ➣ ➞➟↕➠
➑ ➃➄ ❿ ➁
➆ ➄
➍ ➁
➍ ➄
➋ ➄
➉ ➆
➁ ➂ ➁
➍ ➏➌
➁❿ ➛ ➈
➄ ➉
❾❿ ➉➏➌
➁❿ ➍
❾➡➄❿ ➀➀➁
➀ ➁➂
➃ ➁
➆ ➉
❾ ➆ ➍
❾ ➃ ➏ ➉
➁ ➌
➁❿ ➂❾❿
➀ ➡ ➁
➍ ➄➅
➌ ➁❿
➀ ➁➂ ➃➁
➆ ➡ ➄
➉ ➁➂
➊ ➏➉
➄➡ ➢ ➤
➄➅➁➄ ➝ ➞ ➓
➙ ➣ ➞ ➟ ↕➠
➃ ❾
➆ ➁
➈ ➁
➊ ➁
➈ ➁
➁❿ ➀
➌ ➁
➥ ➦
➧➨➨ ➈
➁❿ ➍
❾ ➋
➁ ➆
➁ ➠➙ ➩
➔ ➫↕➝ ➝➞ ➓
➙ ➣ ➞ ➟↕➠
➃ ❾
➆ ❿ ➄➅➁➄
➭ ➥ ➥ ➢
➯ ➏
❿ ➀
➍ ➄
➈ ➁
➆ ➄
➊ ➆ ➐
➍ ❾
➍ ➄❿➄
➁ ➈
➁➅➁➡ ➏
❿ ➉➏
➌ ➂❾➂
➏ ➈
➁➡ ➌
➁❿ ➍
➄ ➍ ➉
❾➂ ➁ ➀
➁ ➆
➈ ➁
➊ ➁
➉ ➂ ❾❿ ➀
❾❿ ➁➅➄ ➊
➐ ➅➁
➊ ➁
➈ ➁
➀ ➁➂ ➃➁
➆ ➇
➁❿ ➀
➈ ➄
➉ ❾
➆ ➄➂ ➁➢
Gambar 3.9 Binarisasi Citra Masukan
➲
hreshold
P
➣ ➙➫ ➠ ➟
↔➟➠➙ ➏
❿ ➉
➏➌ ➁➅ ➀➐
➆ ➄
➉ ➂ ➁
➒ ➓
➔ →➣
↔ ➔ ↕➙
➳ ➵ ➏
❿ ➋➉
➄ ➐ ❿
➀ ➆
➁ ➇➍ ➋
➁➅❾ ➑ ➄❿
➊ ➏➉
➊ ➁❿
➎ ➁❿ ➀
_pixel, lebar_pixel : integer real
{I.S : nilai matriks gambar belum terdefinisi} {F.S : menghasilkan nilai matriks gambar yang baru yang sudah diproses
grayscale} Kamus:
red, green, blue, alpha, i : integer gray : real
➸ ➸
➺➻➼➽ ➾➚➪➶➹➘ ➴
➽ ➾ ➚
➷ ➪
➽ ➬
➹ ➮ ➱
➹ ➮
➼
_pixel do red
pixel.r green
pixel.g blue
pixel.b alpha
pixel.a gray
red + green + blue 3; pixel.r
gray pixel.g
gray pixel.b
gray endfor
return pixel.r, pixel.g, pixel.b
Gambar 3.10
✃ ❐ ❒❮❰ Ï
Ð Ï ❰ ❒
untuk algoritma
Ñ Ò ÓÔ ❐ ÕÓÖ❒
Proses ini berfungsi sebagai proses untuk membantu sistem agar dapat mengenali bentuk
×ØÙ ÚÛÜ Ø
dan pola
Ý Ù Ü Þ
ØÜ
pada video yang diterima. Nilai
Ú ß
Ü Ø
à ßá âã
dapat dirubah dan disesuaikan dengan kondisi cahaya disekitar marker, karena ketika cahaya disekitar marker berkurang redup ataupun berlebih terlalu
terang pada saat proses
Ú ß
Ü Ø à ß
á âã
äåæ
, sistem akan kesulitan dan tidak dapat mendeteksi
Ý ÙÜ Þ
ØÜ
. Hal ini penting karena aplikasi ini bekerja dengan cara mengenali pola pada
Ý ÙÜ Þ
ØÜ
. P
à Ø Û
ã á
ç á
ã Ø
untuk algoritma proses
Ú ß
Ü Ø à ß
á âã
äåæ
ambang batas adalah sebagai berikut: function threshold input panjang_pixel, lebar_pixel : integer
integer {I.S : nilai matriks gambar belum terdefinisi}
{F.S : menghasilkan nilai matriks gambar yang baru yang sudah diproses threshold}
Kamus: k, level, Tmean : integer
Algoritma: Tmean
0 deklarasi nilai awal t for k
0 to level do for x
0 to panjang_pixel-1 do for y
0 to lebar_pixel-1 do N
image[i], [y] If n = T then
new_x = 0 new_y = 0
èé
ê
= k; else
new_x 255
new_y 255
end if endfor
endfor return panjang_pixel, lebar_pixel
Gambar 3.11
ëì íîïð ñð
ïí
untuk algoritma
ò
hresholding
Setelah dilakukan proses
óô õö ÷ø ùúûü ý
maka dilanjutkan dengan pendeteksian marker, dimana sistem akan mengenali bentuk dan pola yang ada pada marker
objek. Sistem akan mencari
þ õ
ÿ ó
ô õ
pada pola gambar dan menandainya berupa titik-titik keypoint sebagai pengenalan polanya.
2. Mengenali dan mendeteksi pola pada
þ õ
ÿ ó
ô õ
gambar ekstraksi ciri Setelah dilakukan penangkapan gambar sebagai inputan pengenalan pola
pada marker kemudian sistem akan menganalisa citra yang berada pada gambar dan akan mengenali fitur pada sudut-sudut tepi yang dijadikan
sebagai titik-titik keypoint untuk dijadikan pengenalan pola. Berikut gambar yang menggambarkan pendeteksian marker dengan melakukan pencarian
þ õ
ÿ ó
ô õ
dapat dilihat pada Gambar 3.12.
Gambar 3.12 Pendeteksian feature pada pola gambar
Deteksi marker gambar merupakan tahapan dimana marker akan diidentifikasi oleh sensor kamera sebagai image target untuk penempatan objek
yang akan dirender. Pendeteksian marker digunakan metode NFT untuk mencari
✁✂
✄☎✆✝✞✟☎ ✠
✆ ✡
✆ ✠ ☛☞
✆ ✌
✆ ✍ ✎
✆✟ ✏
✑ ☎
✎ ☎
☞ ✞
✍ ✡✒✓
☎ ✓
✞✆ ✒✔
✆ ✕
✡ ☎
✕✌ ✆
✕ ✠
☛ ☞
✆ ✖
✆ ✕✌
✆ ✡
✆ ✠
✆ ✡
✆ ☞✒✎
✟✆✟ ✖
✗ ✘✙✚ ✛✜✚
✖ ✆
✕✌ ✝☎
☞ ✆
✢ ✝
☎✟ ✡
☎ ✝ ☎
✔ ✓ ✒ ✡
✆ ✕
✔ ☛☛
✟ ✡✒ ✕
✆ ✝ ✣ ✤
✡ ✆
☞ ✆
✍ ✟ ✞✆
✕ ✌
☞✒ ✕✌✔ ✞
✠ ☛
✎ ✖
☎ ✔
✡✒✎ ☎✟
✒✔ ✆
✕ ✡
✆ ☞
✆ ✍
✥✦ ✒✗
✖ ✒✗
✧★ ✡
✆ ✕
✔ ☛ ☛ ✟
✡ ✒ ✕
✆ ✝ ✡
✆✟ ✒
✓ ✞
✡ ✞✝
✘✙ ✚ ✛
✜✚ ✝
☎✟ ✓
☎ ✎
✞✝ ✥
Xi,Yi. Koordinat z diatur menjadi 0 karena marker bersifat
✩ ✪ ✙
✫ ✙✚
sebidang. Setiap image target mendefinisikan sistem koordinat lokal dengan 0,0,0 sebagai titik
pusatnya tengah. Untuk mendapatkan koordinat 3D dan koordinat 2D dapat dilihat pada Gambar 3.13.
Gambar 3.13 Hasil pelacakan berupa penentuan koordinat
3. Penyesuaian Pola pengenalan data klasifikasi Pola marker yang telah terdeteksi berupa titik-titik
✛ ✜
y
✩ ✬✭
✫ ✮
akan disesuaikan dengan pola yang ada pada sistem dengan cara menyesuaikan
✯ ✜ ✙ ✮
✰✚ ✜
dan penempatan titik
✛ ✜
y
✩ ✬
✭ ✫
✮
pada pola gambar.
Gambar 3.14 Penyesuaian pola pada
✱✲✳ ✴✵✶ ✲
gambar
Dalam metode ini informasi yang diperlukan untuk tujuan pelacakan dapat diperoleh dengan cara
✬ ✩
✮ ✭
✷ ✙
✪
-
✯ ✪
✬ ✸
berbasis korenspodensi fitur. Dimana akan dicocokan dengan marker yang berada di-
✪ ✭
✹ ✚ ✙
✚ ✺
dari hasil pengolahan marker yang telah di-
✻ ✜
✫ ✜✚ ✙ ✮
✜
dari target management sistem milik vuforia.
✼✽
3.1.4.3 Rendering Text dan Video
✾ ✿ ❀❁ ❂
❁ ✿ ❂❃❄ ❂
✿ ❅ ❃❆ ❀❇❈ ❂
❉ ❄ ❅❊❋❉ ●❉❋ ❃
❁ ❂❍❂ ❊❋ ■
❏ ❂ ❊❋❊ ●❅
❑✿ ❀
❁ ❂ ❁
▲▼ ◆❖P◗❘ ❙ ❄ ❋ ❃
❑ ❂❃
❚ ❂❁ ●❋❅❋ ❃
❑ ❀❊❋ ❚
❋ ❃❆
❃❋ ❃❍ ❅ ❃
❚ ❋
❋❉ ❋ ❃ ❏ ❂❃❋❏❑ ❅❊❉❋ ❃
❀ ❇ ❈ ❂
❉ ❇ ❂
✿ ● ❑ ❋
❍❂ ❉ ❁
❯ ❄❋ ❃
❱ ❅❄ ❂❀
.
❲❳ ❨
❂❃❄ ❂ ✿ ❅ ❃❆
❩ ❂
❬ ❍
❯ ❋❉ ❋ ❃
❏ ❂❃
❋❏ ❑❅❊❉ ❋ ❃ ■
❋❁ ❅❊ ❀ ❇
❈ ❂ ❉
❅ ❃ ❭
❀✿❏❋❁ ❅ ❇❂
✿ ●❑❋ ❍❂
❉❁ ❏
❂ ❊❋❊ ●❅
❑✿ ❀
❁ ❂ ❁
❅ ❃ ❅❁ ❅❋❊❅❁ ❋❁
❅ ❄❋ ❃
▲▼ ◆❖P◗❘ ❙ ❄❅❏❋ ❃❋
❑ ❋❄ ❋ ❁ ❋❋ ❍
❏ ❂❃❄ ❂❍❂ ❉ ❁
❅ ❑ ❀❊❋
❏ ❋✿❉ ❂✿ ❄ ❋ ❃
❁ ❂ ❁ ●❋❅
❄ ❂❃❆❋ ❃
❑ ❀❊❋ ❚
❋ ❃ ❆ ❋❄ ❋
❑❋❄ ❋ ❁ ❅❁ ❍❂
❏ ❋❉❋ ❃
❏ ❂
❏ ● ❃ ❪
●❊❉❋ ❃ ❅ ❃
❭ ❀
✿ ❏❋❁ ❅ ❇ ❂
✿ ●❑❋ ❍❂
❉❁ ❳
❩ ❂
❉❁ ❚
❋ ❃❆ ❋❉ ❋ ❃
❄ ❅ ❍ ❋❏ ❑❅❊❉❋ ❃
❇ ❂ ✿ ●
❑ ❋ ❍●❊❅❁
❋ ❃ ❄
❂ ❁
❉ ✿❅❑ ❁ ❅
❁ ❅ ❃ ❆
❉ ❋ ❍ ❏ ❂❃ ❆ ❂❃
❋❅ ❁ ❂
❈❋✿ ❋ ■ ❏
❀❃ ● ❏
❂❃ ❍❂
✿❁ ❂❇● ❍ ❳
❫ ❂ ✿❅❉
●❍ ❍
❋❏❑ ❅❊❋ ❃ ❅ ❃
❭ ❀✿❏❋❁ ❅
❄ ❋✿❅ ■❋❁ ❅❊
❀❇❈ ❂ ❉
❍ ❂
❉ ❁ ❳
Gambar 3.15 Tampilan hasil objek text
❴ ❳
❨ ❂❃❄ ❂
✿ ❅ ❃❆ ❵❅❄ ❂❀
❯ ❋❉ ❋ ❃
❏ ❂❃❋❏❑ ❅❊❉❋ ❃ ■
❋❁ ❅❊ ❀❇❈ ❂
❉ ❅ ❃
❭ ❀✿❏ ❋❁
❅ ❇ ❂
✿ ●❑❋ ❱
❅❄ ❂❀ ❳
✾ ✿ ❀
❁ ❂ ❁
❅ ❃ ❅
❍ ❅❄ ❋❉
❇ ❂ ✿ ❇❂
❄ ❋ ❈❋ ●■
❄ ❂❃ ❆ ❋ ❃
✿ ❂❃
❄ ❂
✿ ❍❂
❬ ❍
❃ ❋❏
●❃ ❇❂
❄ ❋ ❃ ❚
❋ ■❋ ❃
❚ ❋
❏ ❂ ❏ ❋❁ ●❉❋ ❃
❛ ◗
❜❝❞ ❡❢ ◆
❖ P ◆❙ ❝
❉ ❂
❄❋❊❋❏ ❁ ❅❁ ❍❂
❏ ❁ ❂❍❂
❊❋ ■ ❅ ❍●
❄ ❅❊❋❉ ●❉❋ ❃ ❑✿ ❀❁ ❂
❁ ▲▼ ◆❖P◗❘ ❙
❄ ❋ ❃ ❑ ❂❃
❪ ❀
❪ ❀❉❋ ❃
❑ ❀
❊❋ ❚
❋ ❃ ❆ ❃❋ ❃❍
❅ ❃ ❚
❋ ❋❉ ❋ ❃
❏ ❂❃
❋❏ ❑❅❊❉ ❋ ❃ ❱
❅❄ ❂❀ ❁ ❂
❈❋✿❋ ■
❏ ❀ ❃●❏ ❂❃ ❳
Gambar 3.16 Tampilan Objek Video
❣❤
3.1.5 Analisis Pelacakan AR